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ColossalAI/docs/source/zh-Hans/features/zero_with_chunk.md

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基于Chunk内存管理的零冗余优化器 (ZeRO)

作者: Hongxiu Liu, Jiarui Fang, Zijian Ye

前置教程:

示例代码

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引言

零冗余优化器 (ZeRO) 通过对三个模型状态（优化器状态、梯度和参数）进行划分而不是复制他们，消除了数据并行进程中的内存冗余。该方法与传统的数据并行相比，内存效率得到了极大的提高，而计算粒度和通信效率得到了保留。

  1. 分片优化器状态: 优化器状态 (如 Adam optimizer, 32位的权重, 以及一二阶动量估计) 被划分到各个进程中, 因此每个进程只更新其分区。

  2. 分片梯度: 在梯度在数据并行进程组内进行 reduction 后, 梯度张量也被划分，这样每个进程只存储与其划分的优化器状态对应的梯度。 注意, Colossal-AI 将梯度转换为 FP32 格式以参与更新参数。

  3. 分片参数: 16位的模型参数被划分到一个数据并行组的进程中。

  4. Gemini: 对于参数、梯度、优化器状态的动态异构内存空间管理器。

此外，我们还将介绍基于Chunk内存管理的零冗余优化器。

在使用零冗余优化器 (ZeRO)时，我们通过切分参数的方式对模型进行分布式存储，这种方法的优点是每个节点的内存负载是完全均衡的。但是这种方式有很多缺点。首先，通信时需要申请一块临时内存用来通信，通信完毕释放，这回导致存在内存碎片化的问题。其次，以Tensor为粒度进行通信，会导致网络带宽无法充分利用。通常来说传输的消息长度越长带宽利用率越高。

利用ColossalAI v0.1.8引入了Chunk机制，我们可以提升ZeRO的性能。我们将运算顺序上连续的一组参数存入一个Chunk中（Chunk即一段连续的内存空间），每个Chunk的大小相同。Chunk方式组织内存可以保证PCI-e和GPU-GPU之间网络带宽的高效利用，减小了通信次数，同时避免潜在的内存碎片。

在v0.1.8之前，ZeRO在进行参数聚合时通信成本较高，如果一个参数在连续的几次计算中被使用多次，即会发生多次通信，效率较低。这种情况在使用Checkpoint时非常常见，参数在计算backward时会重计算一遍forward。这种情况下，ZeRO的效率便不高。

以GPT为例，其Checkpoint会应用在每一个GPT Block上，每一个GPT Block包含一个Self-Attention层和MLP层。在计算Backward时，会依次计算Self-Attention层、MLP层的forward，然后依次计算MLP层、Self-Attention层的backward。如使用Chunk机制，我们将Self-Attention层和MLP层放在同一个Chunk中，在每个GPT Block的backward的中便无需再通信。

除此之外，由于小Tensor的通信、内存移动没法完全利用NVLINK、PCIE带宽，而且每次通信、内存移动都有kernel launch的开销。使用了Chunk之后可以把多次小Tensor的通信、内存移动变为一次大Tensor的通信、内存移动，既提高了带宽利用，也减小了kernel launch的开销。

我们提供了轻量级的Chunk搜索机制，帮助用户自动找到内存碎片最小的Chunk尺寸。

使用

GeminiDDP

我们将运用GeminiDDP的方式来使用基于Chunk内存管理的ZeRO。这是我们新包装的torch.Module ，它使用 ZeRO-DP 和 Gemini，其中ZeRO 用于并行，Gemini 用于内存管理。

同样需要确保你的模型是在 ColoInitContext 的上下文中初始化的。

with ColoInitContext(device='cpu', default_dist_spec=default_dist_spec, default_pg=default_pg):
  model = gpt2_medium(checkpoint=True)

定义模型参数如下:

chunk_manager = init_chunk_manager(model=module,
                                   init_device=device,
                                   hidden_dim=hidden_dim,
                                   search_range_mb=search_range_mb,
                                   min_chunk_size_mb=min_chunk_size_mb)
gemini_manager = GeminiManager(placement_policy, chunk_manager)
model = ZeroDDP(model, gemini_manager)

hidden dim是DNN的隐藏维度。用户可以提供这个参数来加快搜索速度。如果用户在训练前不知道这个参数也可以。 我们将使用默认值 1024。min_chunk_size_mb是以兆字节为单位的最小块大小。如果参数的总大小仍然小于最小块大小，则所有参数将被压缩为一个小块。

初始化优化器。

optimizer = GeminiAdamOptimizer(model, lr=1e-3, initial_scale=2**5)

训练

optimizer.zero_grad()
outputs = model(input_ids, attn_mask)
loss = criterion(outputs, input_ids)
optimizer.backward(loss)
optimizer.step()

⚠️ 注意：请不要使用loss.backward()，规范写法是optimizer.backward(loss)。

训练GPT

在此例程中, 我们使用 Hugging Face Transformers，并以 GPT2 Medium 为例。你必须在允许该例程前安装 transformers。

为了简单起见，我们在这里只使用随机生成的数据。

首先我们只需要引入Huggingface transformers 的 GPT2LMHeadModel来定义我们的模型，不需要用户进行模型的定义与修改，方便用户使用。

定义GPT模型：

class GPTLMModel(nn.Module):

    def __init__(self,
                 hidden_size=768,
                 num_layers=12,
                 num_attention_heads=12,
                 max_seq_len=1024,
                 vocab_size=50257,
                 checkpoint=False):
        super().__init__()
        self.checkpoint = checkpoint
        self.model = GPT2LMHeadModel(
            GPT2Config(n_embd=hidden_size,
                       n_layer=num_layers,
                       n_head=num_attention_heads,
                       n_positions=max_seq_len,
                       n_ctx=max_seq_len,
                       vocab_size=vocab_size))
        if checkpoint:
            self.model.gradient_checkpointing_enable()

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        return self.model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, use_cache=not self.checkpoint)[0]

def gpt2_medium(checkpoint=False):
    return GPTLMModel(hidden_size=1024, num_layers=24, num_attention_heads=16, checkpoint=checkpoint)

定义损失函数:

class GPTLMLoss(nn.Module):

    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

    def forward(self, logits, labels):
        shift_logits = logits[..., :-1, :].contiguous()
        shift_labels = labels[..., 1:].contiguous()
        return self.loss_fn(shift_logits.view(-1, shift_logits.size(-1)), shift_labels.view(-1))

定义张量并行和参数分片策略：

def tensor_parallelize(model: torch.nn.Module, pg: ProcessGroup):
    for mn, module in model.named_modules():
        for pn, param in module.named_parameters(recurse=False):
            if hasattr(param, 'visited'):
                continue
            param.set_dist_spec(ReplicaSpec())
            if 'mlp.c_fc' in mn:
                if 'weight' in pn or 'bias' in pn:
                    split_param_col_tp1d(param, pg)
                    param.compute_spec.set_output_replicate(False)
                else:
                    param.set_dist_spec(ReplicaSpec())
            elif 'mlp.c_proj' in mn:
                if 'weight' in pn:
                    split_param_row_tp1d(param, pg)
                else:
                    param.set_dist_spec(ReplicaSpec())
            elif 'wte' in mn or 'wpe' in mn:
                split_param_col_tp1d(param, pg)
            elif 'c_attn' in mn or 'c_proj' in mn:
                split_param_col_tp1d(param, pg)
            else:
                param.set_dist_spec(ReplicaSpec())

            param.visited = True
def split_param_single_dim_tp1d(dim: int, param: ColoParameter, pg: ProcessGroup):
    spec = (ShardSpec([dim], [pg.tp_world_size()]), ComputeSpec(ComputePattern.TP1D))
    param.set_tensor_spec(*spec)


def split_param_row_tp1d(param: ColoParameter, pg: ProcessGroup):
    split_param_single_dim_tp1d(0, param, pg)


def split_param_col_tp1d(param: ColoParameter, pg: ProcessGroup):
    split_param_single_dim_tp1d(-1, param, pg)

写一个获得随机输入的函数:

def get_data(batch_size, seq_len, vocab_size):
    input_ids = torch.randint(0, vocab_size, (batch_size, seq_len), device=torch.cuda.current_device())
    attention_mask = torch.ones_like(input_ids)
    return input_ids, attention_mask

最后，使用booster注入 Gemini + ZeRO DDP 特性, 并定义训练循环。由于我们在这个例子中对GPT进行预训练，因此只使用了一个简单的语言模型损失函数：

from torch.optim import Adam

from colossalai.booster import Booster
from colossalai.zero import ColoInitContext
from colossalai.booster.plugin import GeminiPlugin

def main():
    args = parse_args()
    BATCH_SIZE = 8
    SEQ_LEN = 1024
    VOCAB_SIZE = 50257
    NUM_STEPS = 10
    colossalai.launch_from_torch(config={})

    # build criterion
    criterion = GPTLMLoss()
    optimizer = Adam(model.parameters(), lr=0.001)

    torch.manual_seed(123)
    default_pg = ProcessGroup(tp_degree=args.tp_degree)
    default_dist_spec = ShardSpec([-1], [args.tp_degree])
    # build GPT model
    with ColoInitContext(device='cpu', default_dist_spec=default_dist_spec, default_pg=default_pg):
      model = gpt2_medium(checkpoint=True)
    pg = default_pg
    # Tensor Parallelism (TP)
    tensor_parallelize(model, pg)

    # Gemini + ZeRO DP, Note it must be used after TP
    plugin = GeminiPlugin(placement_policy='cuda', max_norm=1.0, initial_scale=2**5)
    booster = Booster(plugin=plugin)
    model, optimizer, criterion, _, _ = booster.boost(model, optimizer, criterion)

    torch.cuda.synchronize()
    model.train()
    for n in range(NUM_STEPS):
        # we just use randomly generated data here
        input_ids, attn_mask = get_data(BATCH_SIZE, SEQ_LEN, VOCAB_SIZE)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(input_ids, attn_mask)
        loss = criterion(outputs, input_ids)
        booster.backward(loss, optimizer)
        optimizer.step()

    torch.cuda.synchronize()

⚠️ 注意：如果你使用Gemini模块的话，请不要使用我们之前提到过的梯度累加。 完整的例子代码可以在 Train GPT with Colossal-AI. 获得。